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본 연구는 논문 등 출판물에서의 수식 작성 과정을 간단히 하기 위해 KaTeX와 자바스크립트, HTML을 응용하여 TeX 문법 형식으로 작성된 코드를 간단히 이미지화 할 수 있고, 실시간으로 미리보기를 보여주어 What You See Is What You Get(WYSIWYG) 방식의 GUI를 가진 애플리케이션으로 개발하는 과정에 관한 연구이다. 본 연구팀이 개발한 SvgTeX는 TeX 언어를 이미지화 할 때 코드 앞부분에 전처리 과정과 컴파일러 설치 등의 불편함을 해소하고 더 직관적으 로 TeX를 작성하는 과정을 보여주고 간편히 수식의 이미지를 얻을 수 있게 하는 기능을 수행한 다. 본 연구팀은 이러한 목적을 가지고 SvgTeX를 개발했다. 주제어: 벡터 이미지, TeX, GUI, 출판, 화질
한국인의 비만률이 높아짐에 따라 죽상경화증에 의한 대동맥류 발생 위험이 높아지고 있다. 대동 맥류는 터진다면 매우 치명적이므로 조기 발견이 중요하다. 일반적인 경우 대동맥류는 증상이 없기 때문에 대부분 다른 질병 검사를 받으면서 발견하게 된다. 우리는 대동맥류 발견을 위한 보조 프로그램을 만들 어서 대동맥류 조기 발견와 오진률을 개선할 것이다. 대동맥류 발견을 위해 흉부 X-Ray 사진을 정상과 대동맥류로 나눠 찾고, 사진을 색 반전, 경계서 강화, 노이즈 필터링 등 이미지 처리 기술을 통해 가공하여 머신러닝을 통해 사진을 학습시킬 것이다. 색 반전, 경계선 강화, 노이즈 필터링을 복합적으로 처리한 후 실험해보며, 각각의 경우의 정확성과 속도를 비교하 여 최적의 모델을 찾아 프로그램을 개발할 것이다. 주제어: X-ray, 이미지 처리, 대동맥류, 머신러닝, 의료보조 프로그램
다양한 인공지능이 발전하고 있는 만큼 인공지능을 학습시킬 때 이용되는 데이터의 보안 문제 또한 중시되고 있는데, 연합 학습이라는 학습 방식은 기존의 학습 방식에 비해 더 효율적이고 우수한 보안을 가진다. 이러한 장점을 가진 연합 학습은 중독 공격에 취약하다는 문제가 있기에 공격 으로부터 대항할 수 있는 알고리즘이 개발되어 왔다. 그 중 하나인 FoolsGold 알고리즘은 높은 정확도로 공격을 막아주지만, 공격을 하는 주체(sybil)가 하나밖에 없을 때 공격에 무방비해진다는 취약점이 존재한다. 그렇기에 우리는 FoolsGold 알고리즘을 분석해 취약점을 찾고, 해결 방안을 찾고자 하였다. 기존의 FoolsGold 알고리즘에서는 벡터간의 코사인 유사도를 이용해 학습률을 계산하였다. 우리는 여기서 코사인 유사도가 아닌 다양한 벡터 유사도를 이용하고 학습률을 계산하는 식에 삼각함수를 도입하는 방법 등을 제안하고자 한다. 주제어: Federated Learning, Poisoning Attack, FoolsGold Algorithm
일상생활 속에서 카카오톡과 같은 메신저로 대화하는 빈도가 늘어나고, 그러한 정보를 가로채는 해킹 사례도 생기면서 통신 암호화의 중요성이 부각되고 있다. 이번 연구를 통하여 암호화가 전반적으로 어떻게 일어나는지에 대해 탐구하고, 암호화 알고리즘을 사용하여 직접 안전한 채팅 프로그램을 만들어 보고자 하였다. node.js를 이용하여 기본적인 채팅 툴을 만들었으며, socket을 이용하여 실시간 통신이 가능하도록 하였다. 채팅을 암호화하는 알고리즘으로는 AES256을 사용하였다. 이번 연구로 정보 보안에 대한 관심을 고취하고 인터넷 채팅을 안전하게 사용할 수 있도 록 하고자 한다. 주제어: 대칭키 암호, 비대칭키 암호, hash function, socket, 웹 개발
본 연구는 표정 인식 기술의 정확도 향상을 위한 인간의 표정을 7가지의 종류로 분류하는 시스템 및 알고리즘에 관하여 연구하였다. 정보화 시대로 접어들면서 사람과 컴퓨터 사이의 상호작용이 주목받고 있는 가운데, 사람간의 상호작용의 큰 부분을 차지하는 감정을 판단하기 위한 정밀한 표정인식 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 딥러닝을 통한 표정 인식 알고리즘의 정확도와 처리 속도 사이의 균형을 찾아내 궁극 적으로 최상의 효율을 가진 표정 인식 기술을 찾아내는 것을 목적으로 하였다. 주제어: 얼굴표정인식, 기계학습, 심층학습, 컴퓨터비전, 인공지능
고도화된 온실 제어 기술과 스마트 제어 기능을 접목하여 실용적인 디지털 농업을 실현해보기 위하여 아두이노와 젯슨 나노를 사용하여 스마트 팜을 제작하였다. 이는 아두이노의 장거리 무선 신호 전송이 원활하지 않기 때문인데, 아두이노의 무선 신호 전송 문제를 해결한다면 더욱 간소 화된 스마트 팜 운영이 가능할 것이라 추론된다. 또한 소규모 스마트 팜이었기에 펌프 하나로 끝 날 수 있었으나, 규모를 키운다면 급수 문제가 발생할 것인데, 스프링클러를 사용하여 이를 해결 하고자 한다. 스마트 팜이 생각보다 많은 기술들이 사용된다는 것을 알게 되었고, 4차 산업혁명 을 기반으로 미래 지구 환경을 고려한 다양한 기술이 융합되어 미래 인류의 먹거리를 책임질 장래가 유망한 분야라는 것을 깨닫게 되었다. 추후 산업 기술과 생명 공학 기술의 무궁무진한 발전 이 이루어진다면 혁신적인 차세대 스마트 팜을 활용하여 인구 감소가 야기한 농업 문제도 해결할 수 있을 것으로 예측하였다. 주제어: 아두이노, 젯슨나오, 스마트 팜, 온실제어, 농업
다양한 재난을 탐지하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 다만, 이러한 재난 탐지 연구 및 대응 기술은 전문적인 기술이 요구되며, 일반 국민이 활용하기에 어려움이 따른다. 따라서 정밀한 분석 기술을 요구하지 않고 국민들에게 직접 제공할 수 있는 재난 경보 시스템 서비스 개발을 하고자 하였음. SNS, 뉴스와 같은 다양한 데이터 수집 방식을 사용하여 재난의 정보들을 수집하고, 정보의 사실 확인 및 가공 과정을 거쳐 활용하기 위한 데이터베이스에 저장하였음. 이후 데이터베이스의 정보들을 사용하여 재난 경보 시스템을 실제로 만들어볼 계획임. 주제어: 빅데이터, 인공지능, 크롤링, 재난
이 연구는 GAN을 이용한 Super Resolution기술을 활용하여 고화질 재생 프로그램을 개발하는 연구이다. 이 재생프로그램을 활용하면 적은 데이터와 요금만으로도 고화질의 영상을 재생할 수 있으며, 고해상도 디스플레이에서도 기존의 저해상도 콘텐츠를 고해상화할 수 있다. 현재까지의 연구에서 인공신경망 및 기초 GAN에 대한 모델을 제작하였다. DCGAN과 CycleGAN을 이용하여 새로운 데이터를 생성하는 생성 모델을 구현하는 것을 목표로 하고 있으며, 모델의 문제점을 확인 및 보완하면서 더욱 실사에 가까운 고해상도 재생프로그램 제작에 대해 연구할 것이다. 주제어: GAN, SuperResolution, 인공신경망, 머신러닝
최근 GAN을 통해서 마스크를 제거한 이미지를 생성하거나 눈을 감았는지 떴는지를 판별하고 뚜렷하 지 않은 음질을 자연스러운 음질로 개선하는 AI 음성합성 기술 등 실생활에 도움이 되는 기술이 개발되 고 있다. GAN을 활용하여 인간의 동작을 따라 하는 인공지능, 바이러스에 대한 신약 개발과 같은 기술 이 발전되고 있다. 본 연구보고서에서는 파이썬과 머신러닝을 통해 GAN 구현을 위한 인공지능에 대한 지식을 기르고 배경지식을 바탕으로 구현한 GAN으로 어릴 때 실종된 아동의 현재 모습을 예측하여 그 당시에 실종된 아동을 보다 쉽게 찾고자 한다. 어릴 때의 인적 사항만으로는 찾기 힘든 실종 아동을 예측한 이미지로 찾는데 이바지하는 것이 목적이다. 주제어: 파이썬, 인공지능, 머신러닝, GAN, 실종 아동
우리나라의 대중교통수단 중 가장 높은 수송 분담률을 기록하고 있는 버스는 탑승객 및 정류장 대기 승객의 이해관계를 종합적으로 고려해 운영되어야 한다. 그러나 현행 버스 운영 방식은 내리거나 타는 사람이 한 명이라도 있을 시 정차하는 승하차 승객 중심의 시스템으로, 탑승객의 기회비용을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 탑승객과 승하차 승객의 기회비용을 모두 반영하고자 정류장에서의 미정차 통과 과정을 포함하는 운영 방식을 제시하였으며, 이 방식의 검증을 위해 버스 통과 기준을 임의로 설정하고, 공공데이터를 활용해 서울시 571번 노선에서의 버스의 움직임을 간략화한 C++ 시뮬레 이션 프로그램을 제작, 탑승객과 정류장 대기 승객의 지연 시간을 분석해 운영 방식의 적용 가능성을 살펴보고자 한다. 주제어: 운영 방식, 기회비용, 미정차 통과, 공공데이터
화성분석은 여러 조성음악에서 보편적으로 발견되는 기술적 요소를 이론화 및 방법론화하여 악곡을 이해 하는 방식이다. 이러한 화성분석의 여러 기법은 구조적·내용적 연구의 시작이며(송무경, 2012), 이를 통해 이루어진 조성 분석, 화음 명명 등 분석의 결과는 조성의 특징(Tonartencharakter)이나 분위기를 파악하는 등 음악 외적으로 다양한 활용의 여지를 가진다. 오늘날 많은 수의 음악이 생산되고 소비되는 환경에서 이러한 분석 의 기술이 가지는 중요도는 높아지고 있다. 이강성, 이돈웅(2007)이나 유승연(2015)의 경우에도 이 작업을 수행하고자 하였다. 분석 구간의 설정 방법과 같은 면에서 두 연구는 효과적인 방식을 제안하였으나 이들이 채택한 규칙기반 구현에는 여러 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기계학습을 적용하여 앞선 연구보다 유동적으로 기준을 설정하고, 이를 통해 화성분석의 정확도를 향상하고자 한다. 주제어: 화성분석, 기계학습, 코랄(Choral)
본 연구에서는 손 제스처 인식 기술을 활용한 인공지능 음악 플레이어를 개발하고자 한다. 학습 데이 터들은 캠으로 하나하나 촬영하였다. 학습된 인공지능 모델을 기반으로 출력을 확인하기 위한 장치로 스피커를 제작하기로 하여, 인공지능을 탑재하기 위해 라즈베리파이를 기반으로 스피커와 캠을 연결하 고 직접 제작한 음악 플레이어를 넣었다. 결론적으로 카메라로 손동작을 인식하여 특정한 손동작에 지정된 명령을 수행하는 인공지능 스피커를 제작하였다. 주제어: 제스처 인식, 스피커, 음악 플레이어, 머신러닝, 지도학습